## Komputasi Budaya Untuk Pencarian Gambar Semantik Pada Lukisan Budaya Indonesia Dengan Deteksi Dan Informasi Aliran Lukisan

## Ratri Cahyaning Winedhar
Program Studi Magister Terapan Teknik Informatika dan Komputer Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya,Indonesia
ratri.c.winedhar@gmail.com Arvita Agus Kurnasari
Politeknik Negeri Jember Jember,Indonesia arvita@polije.ac.id
Ali Ridho Barakbah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya,Indonesia ridho@pens.ac.id Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya,Indonesia basuki@pens.ac.id
Abstract—  Paintings  are  complex  images  that  reflect  the artist's  observations  and  feelings  towards  the  environment. This  condition  would  need  detection  systems  expand  cultural image for the ordinary people who lack the artistic experience will  be  difficult  to  get  an  impression  of  his  paintings. Therefore, researchers emphasize the application of Indonesian  cultural  paintings  into  mobile  applications.  The proposed  system  has  been  implemented  in  239  Indonesian cultural  paintings  consisting  of  five  categories  of  painting styles.  The  categories  are  abstractionism,  naturalism, expressionism,  realism,  and  romanticism.  The  system  extracts 3  features,  which  are  color,  shape,  and  texture  features. Extraction of color features using Histogram 3D Color Vector Quantization.  Extraction  of  shape  features  using  the Connected  Component  Labeling  Algorithm  (CCL)  by calculating the value of area, equivalent diameter, area, convex hull,  solidity,  eccentricity,  and  perimeter  of  each  object. Extraction  of  texture  features  using  Gabor  Transformation with  40  kernels.  For  the  extraction  of  impressions,  a  survey was  conducted  on  several  people  regarding  the  impression  of Indonesian  cultural  paintings.  This  survey  was  conducted  on respondents  who  understand  painting,  such  as  painters, observers  of  painting,  and  people  who  are  involved  in  the world of fine arts. In showing the painting style, the researcher uses  a  classification  process  using  K-Nearest  Neighbor.  The experimental results show the color feature as the best feature in the impression query (Abstract)
Keywords—  Image  feature  extraction,  Cultural  computing, image search painting, impression similarity, painting style
Abstrak—  Lukisan  merupakan  salah  satu  gambaran kompleks  yang  mencerminkan  pengamatan  dan  perasaan seniman  terhadap  lingkungan.  Kondisi  ini  memperluas kebutuhan  akan  sistem  pendeteksi  citra  budaya  karena masyarakat  awam  yang  kurang  memiliki  pengalaman  artistik akan  sulit  mendapatkan  kesan  lukisannya.  Oleh  karena  itu, peneliti  menekankan  penerapan  lukisan  budaya  Indonesia  ke dalam  aplikasi  mobile.  Sistem  yang  diusulkan  telah diimplementasikan  pada  239  lukisan  budaya  Indonesia  yang terdiri  dari  lima  kategori  gaya  lukisan.  Kategorinya  adalah abstraksionisme,  naturalisme,  ekspresionisme,  realisme,  dan romantisme.  Sistem  mengekstrak  3  fitur,  yaitu  fitur  warna, bentuk,  dan  tekstur.  Ekstraksi  ciri  warna  menggunakan Histogram  3D  Color  Vector  Quantization.  Ekstraksi  fitur
bentuk menggunakan Connected Component Labeling Algorithm  (CCL)  dengan  menghitung  nilai  area,  diameter setara, luas, convex hull, soliditas, eksentrisitas, dan perimeter masing-masing  objek.  Ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan Gabor  Transformation  dengan  40  kernel.  Sedangkan  untuk ekstraksi  impresi  dilakukan  survey  terhadap  beberapa  orang tentang  impresi  lukisan  budaya  Indonesia.  Survei  ini dilakukan  terhadap  responden  yang  memahami  seni  lukis seperti  pelukis,  pemerhati  lukisan,  dan  orang-orang  yang berkecimpung  di  dunia  seni  rupa.  Untuk  menunjukkan  gaya lukisan peneliti menggunakan proses klasifikasi menggunakan K-Nearest  Neighbor.  Hasil  eksperimen  menunjukan  fitur warna sebagai fitur terbaik dalam impression query (Abstrak)
Keywords—  Image  feature  extraction,  Cultural  computing, image search painting, impression similarity, painting style.

## PENDAHULUAN
Lukisan  merupakan  karya  dari  seni  lukis  yang  tercipta dari  hasil  imajinasi  seniman  yang  diekspresikan  melalui media garis, warna, tekstur, gelap terang, maupun bidang dan bentuk.  Seni  lukis  ialah  seni  yang  mengapresiasikan kreatifitas  seorang  seniman  melalui  bidang  dua  dimensi, seperti kanvas, papan, kertas dan sebagainya. Melukis adalah kegiatan  mengolah  medium  dua  dimensi  atau  permukaan dari  objek  tiga  dimensi  untuk  mendapat  kesan  tertentu. Melukis  adalah  tradisi  artistik  yang  mengintegrasikan filosofi, estetika, dan nilai budaya dan kepercayaan. Sebagai contoh  lukisan  budaya  Indonesia  mengekspos  keindahan alam dan keragaman budaya di Indonesia. Selain itu lukisan bercerita  tentang  isu  atau  kebijaksanaan  tertentu  yang menarik  para  seniman.  Citra  ini  dipengaruhi  oleh pemahaman  seniman  terhadap  lingkungan  sekitarnya.  Citra satu  objek  bisa  berbeda  dalam  beberapa  lukisan  tergantung pada  pemahaman  budaya  di  masyarakat.  Oleh  karena  itu, menghargai seni adalah hal yang bermanfaat bagi manusia.
Dengan  memahami  seni  dan  budaya  daerah,  kita  akan dapat mengetahui dan menghormati adanya keanekaragaman berbudaya  dan  kesadaran  berbudaya.  Hal  tersebut  dapat mengembangkan kemampuan  berpikir  analisis, evaluasi  dan pencarian  masalah.  Apresiasi  seni  lukis  dapat  dilakukan dengan  mengamati  objek  secara  langsung  kemudian memahami kesan dari lukisan tersebut. Namun untuk saat ini
masih  dilakukan  dengan  mengamati  objek  secara  langsung. Apresiasi lukisan perlu diperkuat dengan sentuhan teknologi untuk  memahami  makna  yang  terkandung  dari  lukisan tersebut.
Implementasi budaya ke dalam teknologi disebut dengan komputasi budaya. Komputasi budaya merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengatasi berbagai masalah budaya di masyarakat dengan teknologi informasi dan komunikasi. [1] dalam  penelitiannya  komputasi  budaya  diaplikasikan  ke dalam  batik  Madura  untuk  memperoleh  impressi  dari  motif batik  Madura  melalui  aplikasi  mobile.  Impressi  diperoleh dari  hasil  ektraksi  fitur  warna,  bentuk,  dan  area.  Selain  itu penelitian lain tentang komputasi budaya dilakukan oleh [2] tentang  makna  simbolik  dari  gambar  songket.  Untuk memperoleh  impressi  dari  gambar  songket  dilakukan symbolic meaning extraction dan analytical aggregation dari fitur  warna  dan  fitur  bentuk.  Penelitian  sebelumnya menjelaskan  tentang  sistem  aplikasi  berbasis  andoid  untuk mendeteksi  impressi  dari  lukisan  budaya  Indonesia memberikan  kesan  lukisan  yang  representatif  dengan menyediakan  metrik  kesan  warna  yang  diambil  dari  survei publik dan implementasikan untuk aplikasi seluler dan model ini  menyediakan  fungsi  analitis  untuk  menghasilkan  kesan
perwakilan dari permintaan gambar [3]. Penelitian mengukur kesamaan  gambar  query  dengann  gambar  database  untuk menemukan  rangking  tertinggi  kesamaan  gambar  yang diambil.  Untuk  eksperimen,  peneliti  menerapkan  sistem  ke 248  gambar  lukisan  budaya  Indonesia  yang  terdiri  dari  5 kategori antara lain abstraksionisme, naturalisme, expresionisme, realisme dan romantisme. Peneliti menggunakan metode yang  sama pada  ekstraksi  fitur  warna yaitu menggunakan 3D Color Vector Quantization [4].
Dari  paparan  di  atas,  maka  peneliti  bermaksud  untuk mengaplikasikan lukisan budaya Indonesia ke dalam aplikasi mobile.  Sehingga  pembaruan  dari  penelitian  sebelumnya yaitu  penelitian  ini  lebih  memudahkan  dalam  memperoleh impressi  dari  lukisan  budaya  Indonesia  melalui  pendekatan fitur  warna,  bentuk  dan  tekstur.  Selain  menghasilkan  output berupa  impressi  dari  lukisan  budaya  Indonesia,  sistem  ini juga  menampilkan  pendekatan  dari  gambar  query,  serta pendeteksian aliran dari lukisan budaya Indonesia.
METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  diimplementasikan  terbagi ke  dalam  beberapa  tahapan,  ditunjukkan  dengan  gambaran sistem pada Gambar 1.
Penelitian ini menggunakan proses ekstraksi fitur warna, fitur  bentuk  dan  tekstur  untuk  memperoleh  impresi  dari lukisan  budaya  Indonesia.  Selain  menghasilkan  output impresi dari lukisan budaya Indonesia, sistem ini juga akan menampilkan pendekatan dari gambar query, dan aliran dari lukisan  budaya  Indonesia.  Sistem  ini  akan  menampilkan sebuah  alat  pendukung  untuk  menghasilkan  tiga  output antara  lain,  informasi  impressi  dari  lukisan  budaya Indonesia,  pengelompokan  aliran  lukisan,  dan  pendekatan gambar lukisan.
A. Koleksi Gambar
Data  yang  digunakan  berupa  lukisan  budaya  Indonesia yang  terdiri  dari  239  lukisan  yang  masing-masing dikelompokkan  kedalam  lima  kategori  gaya  lukisan. Kategori  lukisan  yaitu  abstraksionisme,  naturalisme, ekspresionisme, realisme, dan romantisme [5].

## B. Ekstraksi Fitur Warna
Ekstraksi  fitur  warna  menggunakan  Histogram  Tiga Dimensi  (3D)  Color  Vector  Quantization  dari  ruang  warna RGB [6]. Dari ruang warna RGB menjadi ukuran kuantisasi ruang 64x64x64 sampai 125 posisi R68. Hasil ekstraksi fitur warna berupa metrik fitur metadata.

## (1)
Hi = Histogram dari 125 posisi dalam ruang warna RGB Hj = piksel gambar, n adalah jumlah piksel, D  (RGBj,  RGBi)  adalah  jarak  antara  warna  pixel  RGB  dan warna RGB posisi j 125.
Gambar. 2. Ilustrasi 3D-Color Vector Quantization RGB [3]

## C. Ekstraksi Fitur Warna
Ekstraksi fitur bentuk adalah proses ekstraksi bentuk dari lukisan  budaya  menggunakan  Connected  Component Labeling  (CCL).  Tahap  awal  untuk  fitur  ekstraksi  ini menerapkan deteksi tepi menggunakan canny detection yang bertujuan  untuk  menghaluskan  gambar  dan  noise  kemudian didapatkan ekstrak kontur. Dari kontur tersebut diolah untuk menjadi nilai area, equevalent diameter, extent, convex hull, solidity,  perimeter  dan  eccentricity  dari  masing-masing objek.  Perhitungan  yang  diterapkan  untuk  mepresentasikan masing-masing  pixel  ke  dalam  matrik  bentuk  peneliti menggunakan  mean  (µ),  median,  standard  deviation  (σ), skewness (s) variance (σ2) [6].
(2) (3)
(4)
(5)
Keterangan: merupakan value dari komponen warna i pada pixel gambar j, dan N merupakan jumlah dari pixel gambar.
D. Ekstraksi Fitur Tekstur Transformasi Gabor banyak digunakan dalam pengolahan  citra  dengan  tujuan  ekstraksi  fitur  dan  analisis tekstur. Berdasarkan fakta bahwa transformasi Gabor adalah selektif  terhadap  orientasi  [7],  peneliti  telah  menerapkan subband  dekomposisi dengan empat orientasi yang berbeda. Gambar  3  menampilkan  kernel  digunakan  untuk  membuat subbands Gabor [8].
Gambar. 3. Kernel Gabor
E. Multiplication Impression Metric lukisan,  dan  mahasiswa  seni  rupa  Universitas  Negeri Surabaya.  Hal  ini  dilakukan  agar  data  penilaian  terhadap impressi  lukisan  lebih  akurat.  Total  user  pada  survey  ini adalah  101  responden.  Hasil  survey  adalah  berupa  matrik yang  berisi  user  dan  impressi  pada  masing-masing  gambar sebanyak  239  matrik.  Dari  matrik  tersebut  kemudian dilakukan  proses transpose  metric .  Selanjutnya  dilakukan proses Automatic  Clustering sehingga  didapatkan  impressi yang  termasuk  ke  dalam outlier .  Impressi  yang  terdeteksi outlier diberikan  nilai  nol.  Kemudian  matrik  dilakukan proses transpose kembali untuk selanjutnya dilakukan proses perhitungan untuk mendapatkan impresi gambar.
Gambar. 4. Proses Impresi Metrik gambar
Gambar  5  menjelaskan  proses impression  metric generation yang  terdiri  dari  3  matrik  yaitu  matrik  warna impresi,  impresi  bentuk,  dan  impresi  bentuk.  Matrik  ini diperoleh  melalui  proses  men-transpose  matrik  tersebut.
Hasil transpose kemudian dikalikan ( inner product ) dengan matrik  fitur  warna,  matrik  fitur  bentuk,  dan  matrik  fitur tekstur.  Hasil  perkalian  menghasilkan  matriks  baru  yang kemudian  dilakukan  proses  deteksi outlier .  Deteksi outlier menggunakan automatic clustering dengan range 1.5. Jarak rata-rata  dari  Centroid  Cluster  yang  lebih  besar  dari  1.5  x rata-rata maka akan terdeteksi outlier.
Gambar. 5. Proses Impression Metric Generation
F. Pendekatan Pengukuran Dimodifikasi dari jarak manhattan yang menghubungkan perbedaan nilai atribut dengan nilai-nilai itu sendiri dikenal sebagai Canberra Distance [9].
(6)
Dimana:
N = jumlah atribut.
= metadata dari gambar query
= metadata dari gambar dataset

## HASIL PEMBAHASAN
Hasil  eksperimen  terdiri  dari  3  yaitu  ekperimen similarity  image,  eksperimen  aliran  lukisan  dan  impressi lukisan.
a. Hasil Eksperimen Similarity Image
Pengujian  Similarity  Image  peneliti  menggunakan pendekatan error  rasio dan scoring .  Nilai error digunakan untuk  mengetahui  gambar  query  mana  yang  tidak  sesuai. Nilai scoring digunakan untuk mengetahui nilai dari gambar yang sesuai atau tidak sesuai dengan image database.
(7) (8)
Dimana:
= kategori dari gambar retrieval
= kategori dari gambar query

## Warna
Fitur  warna  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode 3D-Color Quantization [10].
Labels Average of error Average of accurasi Average of scorring abstrak 0.78 0.22 17.56 expressionisme 0.59 0.41 27.73 naturalisme 0.61 0.39 24.78 realisme 0.24 0.76 43.11 romance 0.77 0.24 17.05 Grand Total 0.47 0.53 32.07
Berdasarkan  Tabel  I.  error  terendah  dan  akurasi  yang tertinggi  yaitu  pada  aliran  realisme.  Hasil  error  rata-rata terendah adalah 24.13% dan akurasi rata-rata tertinggi adalah 75.87%  (ditunjukkan  dengan  warna  merah  pada  tabel). Sehingga  nilai  scorring  tertinggi  adalah  aliran  realisme.  Hal itu  menunjukkan  bahwa  performasi  tertinggi  terdapat  pada label  aliran  realisme.  Aliran  realisme  memiliki  fitur  warna yang  dominan  dibandingkan  dengan  aliran  yang  lain.  Fitur warna  yang  dominan  setelah  aliran  realisme  adalah  aliran ekspresionisme  dengan  nilai  akurasi  41.43%.  Sedangkan untuk  aliran  yang  lain  memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah yaitu  aliran  naturalisme  memiliki  akurasi  38.52%,  aliran romance 23.5%, dan aliran abstrak 22.35%.

## Bentuk
Fitur  bentuk  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Connected Content Labelling. berdasarkan hasil perhitungan mean (µ), median , standard  deviation  ( variance ( ), dan skewness (s) dari  implementasi  kontur  yang  dihitung nilai area , equevalent diameter, extent, convex hull, solidity, eccentricity dan perimeter [11].
TABEL II. H ASIL E KSPERIMEN E KSTRAKSI F ITUR B ENTUK Labels Average of Error Average of Accurasi Average of Scorring Abstrak 0.76 0.24 17.44 Expressionisme 0.47 0.53 32.24 Naturalisme 0.75 0.25 18.67 Realisme 0.36 0.64 37.99 Romance 0.76 0.25 17.90 Grand Total 0.51 0.49 30.03
Pada  tabel  di  atas  hasil  esperimen  menunjukkan performasi  tertinggi  terdapat  pada  label  realisme.  Error terendah adalah 35.87% dan akurasi tertinggi adalah 64.13% (ditunjukkan dengan tinta warna merah pada tabel). Scorring tertinggi  adalah  37.99%  pada  label  realisme.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  aliran  bentuk  memiliki  fitur  bentuk yang dominan.  Secara visual  lukisan dengan  aliran realisme cenderung menunjukkan gambar objek secara jelas sehingga memudahkan sistem untuk deteksi bentuk
Tekstur Fitur  tekstur  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Transformasi  Gabor  berdasarkan  hasil  perhitungan mean (µ), median , standard  deviation  ( , variance ( ),  dan skewness (s). Implementasi kernel Gabor penulis menggunakan 40 kernel.
Row Labels Average of error Average of accurasi Average of scorring Abstrak 0.74 0.26 18.76 Expressionisme 0.42 0.58 35.08 Naturalisme 0.66 0.34 23.00 Realisme 0.37 0.63 37.60 Romance 0.69 0.32 21.40 Grand Total 0.49 0.51 31.40
Berdasarkan hasil eksperimen menunjukkan bahwa label realisme lebih tinggi akurasinya di banding aliran yang lain. Error  terendah  adalah  37.16%  dan  akurasi  tertinggi  adalah 62.84% (ditunjukkan dengan  tinta  warna  merah  pada  tabel). Scorring  tertinggi  adalah  37.60%  pada  label  realisme.  Hasil tersebut menunjukkan bahwa aliran realisme fitur teksturnya lebih dominan dibandingkan dengan aliran-aliran yang lain. b. Hasil Eksperimen Deteksi Aliran Hasil  eksperimen  untuk  aliran  menggunakan  rasio  error dan  akurasi.  Eksperimen  deteksi  aliran  menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  yaitu  dengan  mencari  titik terdekat dari data baru ( nearest neighbor ). Teknik pencarian tetangga terdekat yang umum dilakukan dengan menggunakan  formula euclidean  distance kemudian ditentukan banyaknya k tetangga terdekat untuk melakukan klasifikasi data baru.

## (9)
Dimana:
(x, y) = jarak antara titik pada data gambar query x dan titik data gambar database y yang akan diklasifikasi
Berikut  ini  ditunjukkan hasil  eksperimen  untuk  masing- masing  nilai  k  mulai  k=1,  k=2,  k=3.  Untuk  eksperimen aliran  ini  terdapat  hasil  yang  menggunakan  proses normalisasi dan tanpa proses normalisasi. Proses normalisasi yang dipakai adalah softmax. Hasil akurasi bisa dilihat pada tabel berikut ini.
TABEL IV. H ASIL E KSPERIMEN E KSTRAKSI F ITUR T EKSTUR Performance tanpa normalisasi Performance setelah normalisasi akurasi eror akurasi eror K1 100% 0% 100% 0% K3 64.02% 35.98% 67.78 % 32.22% K5 54.81% 45.19% 57.74% 42.26%

## Eksperimen dengan Nilai k=1
Pada  eksperiment  dengan  nilai  k=1  hasil  akurasi    sebesar 100%. Dan besar error rasio adalah   0%.

## Eksperimen dengan Nilai k=3
Eksperimen dengan nilai k=3 menghasilkan akurasi sebesar 64.02.  Dan  besar  eror  rasio  adalah  35.98  %.  Setelah dinormalisasi  dengan  softmax  hasil  akurasi  naik  menjadi 67.78% dan eror rasionya yang besar yaitu 32.22%.
Eksperimen dengan Nilai k=5
Eksperimen dengan nilai k=5 menghasilkan akurasi sebesar 54.81%.  Dan  besar  eror  rasio  adalah  45.19  %.  Setelah dinormalisasi  dengan  softmax  hasil  akurasi  naik  menjadi 57.74%  dan  eror  rasionya  yang  besar  yaitu  42.26%.  Dari hasil di atas dapat disimpulkan bahwa akurasi terbaik untuk mendapatkan  aliran  yaitu  dengan  data  normalisasi menggunakan KNN dengan nilai K= 3. c. Hasil Eksperimen Informasi Impressi  Lukisan Impresi  yang  ditampilkan  dalam  penelitian  ini  adalah impresi  yang  memiliki  nilai  paling  mirip  atau  impresi  yang dekat  dengan  image  query.  Dalam  eksperimen  informasi impressi  lukisan  ini  menggunakan  perhitungan  presisi  dan recall.  Presisi  adalah  untuk  menganalisis  presisi  antara image query dan impressi yang dihasilkan. Precision adalah tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  oleh  user dengan  jawaban  yang  dari  sistem.  Sedangkan  recall  adalah tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali sebuah informasi.
(10) (11)
Dimana:
= Jumlah total impressi serupa diambil dengan impressi pada gambar query
= Total Jumlah impressi yang terkandung dalam gambar query
= Total impressi sebenarnya
TABEL V. H ASIL E KSPERIMEN E KSTRAKSI F ITUR T EKSTUR Image Query / Impresi Impressi di dataset Hasil Pencarian Sistem Berdasarkan Fitur Warna B/S
Aman Bersemang at Kejam,mar ah
Kacau Resah,
risau sepi,sunyi sedih,perih letih
resah,risau bingung damai,tenteram,tenang menggoda ragu mengagumkan,mempe sona menarik 0 0 0
1 0 0
0 0 0
0 Presisi 0.1 Recall 0.2 Keterangan : B=Benar, S=Salah
Berdasarkan  tabel  V,  penentuan  nilai  benar  atau  salah didapatkan  dari  kesesuaian  hasil  pencarian  system  terhadap impresi  yang  ada  di  dataset.  Sebagai  contoh  bernilai  1  jika benar data sesuai dengan impresi di dataset. Kemudian hasil benar salah akan didapatkan nilai presisi dan recall.
Menampilkan  10  impresi  yang  memiliki  nilai  tertinggi dari  hasil  pengukuran  dengan  menggunakan  metode  K-NN euclidean distance .
TABEL VI. H ASIL E KSPERIMEN E KSTRAKSI F ITUR T EKSTUR image presisi recall image presisi recall 220 0,2 0,67 230 0,1 0,33 221 0,1 0,33 231 0 0 222 0,2 0,67 232 0,1 0,33 223 0,2 0,67 233 0 0 224 0,2 0,67 234 0,3 1 225 0,1 0,67 235 0,1 0,67 226 0 0,33 236 0,3 1 227 0,4 1 237 0,2 1 228 0,5 1 238 0 0,33 229 0,2 1 239 0,1 0,67
Dari  tabel  VI  nilai  gambar  dengan  presisi  tertinggi adalah  gambar  nomor  228  dengan  besar  presisi  0,5. Tampilan  gambar  beserta  impresi  dapat  dilihat  dalam  tabel berikut ini:
TABEL VII. T AMPILAN G AMBAR B ESERTA I MPRESI N ILAI P RESISI T ERTINGGI L UKISAN A LIRAN R OMANTISME Identitas Gambar
Gambar Lukisan Impresi 228
Sombong,  angkuh, kejam,marah,khilaf
Impressi  yang  disediakan  mengacu  pada  penelitian sebelumnya  [3]  yaitu  sebanyak  30  impressi  diantaranya aman, suci, mulia, khawatir, sabar, damai, tenteram, tenang, bersemangat, dengki, cemburu, cinta, menggoda, putus asa, bingung, sedih, perih, sombong, angkuh, letih, kacau, khilaf, ikhlas,  cantik,  indah,  ragu,  mengagumkan,  mempesona, malu,  segan,  curiga,  romantic,  sepi,  sunyi  ,  resah,  risau, kejam, marah, sopan, nekat, menarik gembira, senang.
Analisa  dilakukan  dengan  melakukan  ekstraksi  fitur warna  dari  data  berdasarkan  30  impressi.  Kemudian dilakukan pencocokan dengan impresi yang dihasilkan oleh ekstraksi  color  data.  Impresi  data  diambil  10  nilai  tertinggi dari setiap fitur impresi. Nilai tertinggi presisi adalah 0,6.
Penelitian  ini  akan  menghasilkan  3  luaran  yaitu  sebuah informasi  berupa  impressi  dari  lukisan  budaya  Indonesia, pengelompokan  aliran  dari  sebuah  lukisan,  dan  pendekatan gambar  lukisan  yang  serupa.  Dengan  tingkat  akurasi pendekatan  fitur  warna  yaitu  75.87  %  dimana  lebih  tinggi dibandingkan dengan penelitan [3] yaitu kurang lebih 60%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan maka dapat diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut.  Pendekatan gambar lukisan budaya fitur warna memiliki akurasi tertinggi dibandingkan  dengan  fitur  bentuk  dan  tekstur  yaitu  sebesar 75.87  %.  Sedangkan  fitur  bentuk  sebesar  64.13  %  dan  fitur
tekstur  sebesar  62.84  %.  Akurasi  tertinggi  ketiga  fitur  pada pendekatan  gambar  lukisan  budaya  terletak  pada  lukisan dengan  aliran  realisme.  Secara  visual  lukisan  dengan  aliran realisme  cenderung menunjukkan  gambar objek  secara  jelas sehingga  memudahkan  sistem  untuk  deteksi  bentuk,  warna, dan  tekstur.  Eksperimen  dengan  nilai  k=3  sebelum  data dinormalisi  menghasilkan  akurasi  sebesar  64.02  %.  Setelah dinormalisasi  dengan  softmax  hasil  akurasi  naik  menjadi 67.78%.  4.  Nilai  Presisi  dari  deteksi  impresi  lukisan  yang paling  tinggi  sebesar  0,6  pada  lukisan  nomor  116  yang beraliran  realism,  lukisan  nomor  156  yang  beraliran ekspresionisme,  dan  lukisan  nomor  213  yang  beraliran romantisme.
Dengan penelitian ini dapat memberikan manfaat berupa kemudahan dalam memperoleh impressi dari lukisan budaya, menampilkan  pendekatan  dari  gambar  query,  serta pendeteksian  aliran  dari  lukisan  budaya  Indonesia.  Pada penelitian selanjutkan diharapkan peneliti dapat mengoptimalkan  masing-masing  teknik  ekstraksi  fitur terutama  fitur  bentuk  dan  tekstur  karena  peneliti  masih mendapatkan akurasi rendah pada fitur bentuk sebesar 64.13 %  dan  fitur  tekstur  sebesar  62.84  %.  Serta  mengoptimasi teknik  saat  implementasi  tiap  tahapan  metode  agar  tidak membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  mendapatkan  hasil saat menggunakan aplikasi mobile.

## REFERENSI
[1] K.  Umam,  A.  R.  Barakbah,  and  A.  Basuki,  “Semantic  image search  system of  madurese  cultural  batik  with  impression,  color and  shape  features,” 2016  Int.  Conf.  Knowl.  Creat.  Intell. Comput. KCIC 2016 , pp. 28–34, 2017, doi: 10.1109/KCIC.2016.7883621. [2]
D.  Amirullah,  A.  R.  Barakbah,  and  A.  Basuki,  “Semantic Songket  Image  Search  with  Cultural  Computing  of  Symbolic Meaning  Extraction  and  Analytical  Aggregation  of  Color  and Shape Features,” vol. 5, no. 1, pp. 1–18, 2017.
[3] D.N.Kuswara,  A.R.Barakah,  N.R.Mubtadai,and  Y.Setiowati,
"Impression Generation  of  Indonesian  Cultural  Paintings  for Mobile Application  with  Culture  Dependent  Color- Impression Metric Creation Contents", vol.1, no 2,pp.75-90,2014.
[4] A.  R.  Barakbah,  I.Y.Suryani,E.M.Kusumaningtyas," A  Culture-
Oriented Image Search System for Indonesian Cultural Paintings with  Semantic  Multi- Query Analytical  Function", The  Second Indonesian-Japanese  Conference  on  Knowledge  Creation  and Intelligent  Computing  (KCIC)  2013,  20-21  March  2013,  Bali,
Indonesia.
[5] Z.Zulmartin,"Peningkatan  Prestasi  Belajar  Dan  Nilai  Afektif Siswa Melalui Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Jigsaw Pada Materi  Pelajaran  Apresiasi  Seni  Lukis  Kelas  X  Mia  4,  Sma  32 Jakarta  Semester  2  Tahun  2014/2015",vol.03,no  2,pp.143- 154,2016.
[6] A.  R.  Barakbah  and  Y.  Kiyoki,  “IMAGE  RETRIEVAL SYSTEMS  WITH  3D-COLOR  VECTOR  QUANTIZATION AND  CLUSTER  BASED  SHAPE  AND  STRUCTURE FEATURE  EXTRACTION  System  Design  Color  Feature Extraction Shape & Structure Feature Extraction,” p. 1000.
[7] A.  A.  Kurniasari,  A.  R.  Barakbah,  and  A.  Basuki,  “Content- Dependent  Image  Search  System  for  Aggregation  of  Color,
Shape and Texture Features,” Emit. Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 223–242, 2019, doi: 10.24003/emitter.v7i1.361.
[8] A.  Nurhadiyatna,  A.  L.  Latifah,  and  D.  Fryantoni,  “Gabor filtering  for  feature  extraction  in  real  time  vehicle  classification system,” 9th Int. Symp. Image Signal Process. Anal. ISPA 2015 , no. Ispa, pp. 19–24, 2015, doi: 10.1109/ISPA.2015.7306026.
[9] A.F.Pulungan,M.Zarlis,  and  S.Suwilo.  "Analysis  of  Braycurtis,
Canberra  and  Euclidean  Distance  in  KNN  Algorithm".  Vol.4, no.1, pp  74-77. Journal  Publications  &  Informatics  Engineering Research.2019.  Sinkron.Politeknik  Ganesha  Medan. DOI  : https://doi.org/10.33395/sinkron.v4i1.10207.
[10] G.Ramella  and  G.S.D.Baja,  "A  new  method  for  color quantization",12th  International  Conference  on  Signal-Image Technology & Internet-Based Systems.2016.
[11] A A A Cirua, S Cokrowibowo and M F Rustan, "Implementation
of  Connected  Component  Labelling  for  Calculation  Amount  of Eggs  on  the  Laying  Pullet  Cage", The  3rd  EPI  International Conference on Science and Engineering 2019 (EICSE2019). IOP Conf.  Series:  Materials  Science  and  Engineering  875  (2020)
012090 IOP Publishing doi:10.1088/1757- 899X/875/1/012090.2020.